一种基于目标域伪标签的自监督跨域人群计数方法

摘要

本发明提供了一种基于目标域伪标签的自监督跨域人群计数方法，其特点是采用多级特征响应分支的两阶段领域自适应方法，实现跨域人群的准确计数，所述多级特征响应分支采学习源域与目标域的域共享知识，将训练好的模型为无标注的目标域生成高置信度的伪标签，然后利用伪标签在目标域进行自监督学习，得到可以在实际场景中应用的计数模型。本发明与现有技术相比具有减少目标预测的不一致性，防止模型过拟合伪标签中的噪声，不仅适用多个场景的人群计数，还无需对目标场景进行标注，节省人力物力，准确度高，实现了更好的跨域人群计数效果。